要約
長期記憶と短期記憶という異なるタイプの記憶を持つエージェントから構成される知的ネットワークについて、感情的意思決定のダイナミクスを考察する。この考察は確率的感情決定理論に基づいており、選択肢の合理的な効用と感情的な選択肢の魅力を考慮している。本論文の目的は、インテリジェント・ネットワークの2つの多段階操作アルゴリズムを比較することである：1つは離散力学に基づくもの、もう1つは連続力学に基づくものである。数値解析により、ネットワークのパラメータによって、連続的な操作と離散的な操作の特性確率は、近い挙動を示すこともあれば、大きく異なる挙動を示すこともあることが示される。このように、離散的か連続的か、どちらのアルゴリズムを採用するかによって、理論的予測はかなり異なる可能性があり、現実的な問題を一意に定義することはできない。この発見は、どちらのアルゴリズムが意思決定タスクの正しい分析に適しているかを理解する上で重要である。また、離散的な操作の方が、知的ネットワークや感情的人工知能を記述する上でより現実的であることが明らかになった。
要約(オリジナル)
The dynamics of affective decision making is considered for an intelligent network composed of agents with different types of memory: long-term and short-term memory. The consideration is based on probabilistic affective decision theory, which takes into account the rational utility of alternatives as well as the emotional alternative attractiveness. The objective of this paper is the comparison of two multistep operational algorithms of the intelligent network: one based on discrete dynamics and the other on continuous dynamics. By means of numerical analysis, it is shown that, depending on the network parameters, the characteristic probabilities for continuous and discrete operations can exhibit either close or drastically different behavior. Thus, depending on which algorithm is employed, either discrete or continuous, theoretical predictions can be rather different, which does not allow for a uniquely defined description of practical problems. This finding is important for understanding which of the algorithms is more appropriate for the correct analysis of decision-making tasks. A discussion is given, revealing that the discrete operation seems to be more realistic for describing intelligent networks as well as affective artificial intelligence.
arxiv情報
| 著者 | V. I. Yukalov,E. P. Yukalova |
| 発行日 | 2023-09-01 09:23:02+00:00 |
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